3.3.4.1 Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì cần phải xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc, giữa các biến độc lập với nhau.
Hệ số tương quan pearson (r) chỉ có ý nghĩa khi và chỉ khi mức ý nghĩa quan sát (sig.) nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5%. Nếu r nằm trong khoảng từ 0,50 đến ± 1, thì nó được cho là tương quan mạnh. Nếu r nằm trong khoảng từ 0,30 đến ± 0,49, thì nó được gọi là tương quan trung bình. Nếu r nằm dưới ± .29, thì nó được gọi là một mối tương quan yếu.
Nếu kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với nhau qua hệ số tương quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem như đã xác định đúng hướng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi quy tuyến tính bội, trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc và các biến còn lại gọi là các biến độc lập.
3.3.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Nếu kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với nhau qua hệ số tương quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem như đã xác định đúng hướng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng thì thực hiện nghiên cứu hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Giá trị Adjusted R Squared (R bình phương hiệu chỉnh) và R2 (R Square) phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Nếu nằm trong khoảng từ 0.5 - 1 thì là mô hình tốt, < 0.5 là mô hình chưa tốt.
Giá trị Sig. của kiểm định F có tác dụng kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. Ở bảng ANOVA, nếu giá trị Sig. < 0.05 => Mô hình hồi quy tuyến tính bội
và tập dữ liệu phù hợp (và ngược lại). Giá trị Sig. của kiểm định t được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu Sig. <0.05 => Biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nếu VIF < 2 không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (và ngược lại).